Машинное обучение — это работа для «ученых» или программистов?

Всем привет

Сейчас изучаю тему машинного обучения, столкнулся с тем, что там нет особого программирования, а основные проблемы лежат в области:
  1. Статистики, аналитики, математики
  2. Девопсе (как это все правильно развернуть, масштабировать и прочее)

Поэтому вопрос, Машинное обучение - это работа для программистов, или все же для специально обученных IT специалистов?
  • Вопрос задан
  • 5247 просмотров
Решения вопроса 5
@hauptling
Язык программирования - это инструмент.
В машинном обучении, необходимо знать: статистику, аналитику и т.д. , без них Вы в данной области - никто.
Ответ написан
sim3x
@sim3x
Потому, что сейчас профиль настолько попсовый, что ученым там делать нечего
Зато прикладных задач - все больше и больше
Ответ написан
angrySCV
@angrySCV
machine learning, programming, startuping
Сейчас есть инструменты для разных категорий пользователей.
Если ты ученый, для тебя есть возможности по исследованиям и эксперементам.
Если ты разработчик, есть фреймворки и исследования на базе которых ты можешь заниматься разработками.
Есть ты домохозяайка, есть полностью готовые решения, где задача только развернуть и приконектить друг к другу готовые части.
Работа есть для любой категории пользователей -> определяешься с кругом задач, и двигаешься в выбранном направлении.
Ответ написан
xmoonlight
@xmoonlight
https://sitecoder.blogspot.com
Машинное обучение - работа с "глубокой" логикой для настоящих программистов, которые могут сами проектировать и создавать сложные алгоритмы исходя из конретной задачи, в том числе и на основе нейросетей.
Ответ написан
Astrohas
@Astrohas
Python/Django Developer
Знаю людей которые считают себя "специализдами по машинному обучению" хотя на деле и в теории и в программирование абсолютные сферические нули в вакууме.
По мне в 99% случаев это работа программиста, а ученные тут разве что во время проектирования, чтоб подсказать формулу или подсчитать какую-та константу нужны.
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 2
@oldpyron
Вопрос аналогичен следующему: "Для развития теории гравитации кто нужен: математики или физики?" :)
Ответ прост - и те, и другие. Ученые выводят оптимальные алгоритмы, а программеры оптимизируют их под конкретные языки и платформы. Даже несмотря на попсовость ИИ сегодня, наиболее ценны все же алгоритмологи, ИМХО.
У попсовости есть и другая сторона - туда нсчали вливать деньги :)
Ответ написан
@DrResist94
А тут все зависит от сферы. Как таковых Дата саентистов не существует. Есть аналитики, исследователи, Machine Learning engineer и тп.

Уровень знания кода зависит от выбранной сферы.
К примеру, тут можно послушать про сферы и отличия.

В зависимости от направления варьируется уровень требований. Аналитикам знание программирования не так важно, как для MLE.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы